的统一管理平台： 提供集群状态的监控功能，您能快速掌握服务及主机的健康状态。 提供图形化的指标监控及定制，您能及时的获取系统的关键信息。 提供服务属性的配置功能，满足您实际业务的性能需求。 提供集群、服务、角色实例的操作功能，满足您一键启停等操作需求。 MRS Manager简介

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${ldap_host}为LDAP服务的主机名或IP地址，${ldap_port}为LDAP服务的的端口号。 必须确保配置的LDAP服务主机名或者IP与HiveServer节点互通。如果URL中配置的LDAP主机名，则需要在HiveServer节点的“/etc/hosts”文件中配置相应LDAP主机名和IP映射关系。

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升级路径不一样重启的组件不一样，详见表1。 如果是跨补丁版本升级，需要重启的组件为各版本重启组件的合集。 表1 重启组件 集群当前补丁版本 目标补丁版本 重启的组件 MRS 3.1.0 MRS 3.1.0.0.1 建议重启集群，如果重启组件，请按照组件的顺序依次重启，涉及的组件有： D

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规划MapReduce统计样例程序数据 将待处理的日志文件放置在HDFS系统中。 在Linux系统中新建文本文件，将待处理的数据复制到文件中。例如将MapReduce统计样例程序开发思路中log1.txt中的内容复制保存到input_data1.txt，将log2.txt中的内容复制保存到input_data2

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过界面图形化的方式查看ZooKeeper。 有关Hue的详细信息，请参见：http://gethue.com/。 Hue结构 Hue是建立在Django Python（开放源代码的Web应用框架）的Web框架上的Web应用程序，采用了MTV（模型M-模板T-视图V）的软件设计模式。

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配置Hive任务的最大map数 “hive.mapreduce.per.task.max.splits”参数可用于从服务端限定Hive任务的最大map数，避免HiveSever服务过载而引发的性能问题。 操作步骤 登录 FusionInsight Manager页面，选择“集群 >

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internalReleaseLease(FSNamesystem.java:3937) 根因分析：被上传的文件损坏，因此会上传失败。 验证办法：cp或者scp被拷贝的文件，也会失败，确认文件本身已损坏。 解决办法 文件本身损坏造成的此问题，采用正常文件进行上传。 父主题： 使用HDFS

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GuoYijun,male,5 Map阶段 获取输入数据的一行并提取姓名信息。 查询HBase一条数据。 查询Hive一条数据。 将HBase查询结果与Hive查询结果进行拼接作为Map输出。 Reduce阶段 获取Map输出中的最后一条数据。 将数据输出到HBase。 将数据保存到HDFS。

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MapReduce MapReduce基本原理 MapReduce与其他组件的关系 MapReduce开源增强特性 父主题： 组件介绍

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GuoYijun,male,5 Map阶段： 获取输入数据的一行并提取姓名信息。 查询HBase一条数据。 查询Hive一条数据。 将HBase查询结果与Hive查询结果进行拼接作为Map输出。 Reduce阶段： 获取Map输出中的最后一条数据。 将数据输出到HBase。 将数据保存到HDFS。

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参数类型 说明 x 是 Int 节点在作业画布上的横轴位置。 y 是 Int 节点在作业画布上的纵轴位置。 表8 condition数据结构说明 参数名 是否必选 参数类型 说明 preNodeName 是 String 本节点依赖的前一个节点名称。 expression 是 String

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使用基线运维特性时，为了保证任务的优先级生效，需要注意以下要求： MRS约束限制： 在MRS集群场景中，优先级配置只支持使用MRS API模式的数据连接类型，不支持代理模式的数据连接。 DataArts Studio 的MRS节点支持优先级功能，如果MRS集群如果是安全模式（Kerberos认证为开启状态），需要增加MRS

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悉且统一的平台。作为查询大数据的工具的补充，Impala不会替代基于MapReduce构建的批处理框架，例如Hive。基于MapReduce构建的Hive和其他框架最适合长时间运行的批处理作业。 Impala主要特点如下： 支持Hive查询语言（HQL）中大多数的SQL-92功能

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不同区域的云服务产品之间内网互不相通。请就近选择靠近您业务的区域，可减少网络时延，提高访问速度。 华北-北京四 计费模式 选择待创建的MRS集群的计费模式。 按需计费 集群名称 待创建的MRS集群名称。 MRS_demo 版本类型 待创建的MRS集群版本类型。 普通版 集群版本 待创建的MRS集群版本。 MRS 3

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参数类型 说明 x 是 Int 节点在作业画布上的横轴位置。 y 是 Int 节点在作业画布上的纵轴位置。 表8 condition数据结构说明 参数名 是否必选 参数类型 说明 preNodeName 是 String 本节点依赖的前一个节点名称。 expression 是 String

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Hive Hive基本原理 Hive CBO原理介绍 Hive与其他组件的关系 Hive开源增强特性 父主题： 组件介绍

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Hive 创建Hive Catalog Hive方言 Hive源表 Hive结果表 Hive维表 使用Temporal join关联维表的最新分区 使用Temporal join关联维表的最新版本 父主题： Connector列表

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判断字段是否为“空”，即没有值，使用“is null”；判断不为空，即有值，使用“is not null”。 要注意的是，在HQL中String类型的字段若是空字符串， 即长度为0，那么对它进行IS NULL的判断结果是False。此时应该使用“col = '' ”来判断空字符串；使用“col != '' ”来判断非空字符串。

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建立Hive表分区提升查询效率 操作场景 Hive在做Select查询时，一般会扫描整个表内容，会消耗较多时间去扫描不关注的数据。此时，可根据业务需求及其查询维度，建立合理的表分区，从而提高查询效率。 操作步骤 以root用户登录已安装Hive客户端的节点。 执行以下命令，进入客

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Hive应用开发简介 Hive简介 Hive是一个开源的，建立在Hadoop上的 数据仓库 框架，提供类似SQL的HiveQL语言操作结构化数据，其基本原理是将HiveQL语言自动转换成MapReduce任务或Spark任务，从而完成对Hadoop集群中存储的海量数据进行查询和分析。

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readHBase(); // 2. 读取Hive数据 String hiveData = readHive(name); // Map输出键值对，内容为HBase与Hive数据拼接的字符串 context.write(new Text(name)

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